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岷江流域逐年径流量数据（1950-2018年）|水文数据数据集|流域管理数据集
收藏国家地球系统科学数据中心2024-04-11 更新2024-04-21 收录
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https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=234809287179472&docId=2174
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本数据集针对中国南北过渡带的岷江流域，收集了1950-2018年该流域主要水文站点逐年径流量数据。数据集包含10个水文站点，主要通过对收集、整编历史水文年鉴资料规范化整理、分析综合而成。包含年和逐年径流量，数据记录数为64，数据量为185kb，数据完全开放共享。
提供机构：
科技基础性工作专项
创建时间：
2024-04-11
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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Psych-101
Psych-101数据集是一个自然语言转录的心理学实验数据集，包含了160个心理学实验的逐次数据，涉及60,092名参与者，共记录了10,681,650次选择。数据集中的选择信息被封装在“<<”和“>>”标记中。数据集的主要用途是研究人类认知的基础模型。数据集提供了详细的实验文本、实验标识符和参与者标识符。数据集的语言为英语，使用Apache 2.0许可证。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录
中国地质调查局: 全国1∶200 000区域水文地质图空间数据库
全国1∶200 000区域水文地质图空间数据库以建国后在全国范围内(本次未在香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省开展工作) 30个省开展的1∶200 000区域水文地质普查工作所取得的区域水文地质普查报告、综合水文地质图等地质资料为数据源，在制定的“1∶200 000区域水文地质图空间数据库图层及属性文件格式标准”的基础上，建成了一个全国性的、大型的区域水文地质学空间数据库。该数据库总共采集、处理了全国范围内1∶200 000图幅的<number>1 017</number>幅全要素综合水文地质图信息，全部数据量约50 GB。数据库涵盖了以1∶200 000国际标准图幅为管理单位的水文地质要素空间数据图层，内容包括：地理要素(交通层、水系层、行政区划层等)，基础地质要素(地层分区层、断裂构造层)，水文地质要素(地下水类型层、地下水富水性层、地下水迳流模数层，地下水水质层、水文地质特征层、地下水利用规划层)，专题要素(综合水文地质柱状图，水文地质剖面图) 四大类近30个要素图层。空间数据库主要采用MapGIS地理信息系统格式存储，形成了目前国内覆盖范围最广、包含信息最完整的区域水文地质图空间数据库成果，是地质领域全国性最重要的基础信息资源之一。
DataCite Commons 收录